模型蒸馏方法，装置、设备及存储介质

本公开提供了模型蒸馏方法，装置、设备及存储介质，涉及计算机技术领域，尤其涉及模型训练、知识蒸馏、大语言模型技术领域。具体实现方案为：将第一训练数据集中的同一批训练数据分别输入第一模型、第二模型、第三模型和学生模型；根据第一模型、第二模型以及第三模型三者输出的预测结果，确定目标训练结果；以及根据学生模型的预测结果与目标训练结果之间的损失值，对学生模型进行训练，以得到用于执行目标自然语言处理任务的学生模型。根据本公开的方案，可以有效地降低了知识蒸馏的训练成本和计算资源消耗，并显著提升蒸馏训练效率，减少了对服务器计算资源的占用。